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嗨，我的朋友，播放这个

    pd.set_option("display.max_rows", None, "display.max_columns", None)
    print(df)

就这么做

输出

Column
0    row 0
1    row 1
2    row 2
3    row 3
4    row 4
5    row 5
6    row 6
7    row 7
8    row 8
9    row 9
10  row 10
11  row 11
12  row 12
13  row 13
14  row 14
15  row 15
16  row 16
17  row 17
18  row 18
19  row 19
20  row 20
21  row 21
22  row 22
23  row 23
24  row 24
25  row 25
26  row 26
27  row 27
28  row 28
29  row 29
30  row 30
31  row 31
32  row 32
33  row 33
34  row 34
35  row 35
36  row 36
37  row 37
38  row 38
39  row 39
40  row 40
41  row 41
42  row 42
43  row 43
44  row 44
45  row 45
46  row 46
47  row 47
48  row 48
49  row 49
50  row 50
51  row 51
52  row 52
53  row 53
54  row 54
55  row 55
56  row 56
57  row 57
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59  row 59
60  row 60
61  row 61
62  row 62
63  row 63
64  row 64
65  row 65
66  row 66
67  row 67
68  row 68
69  row 69

你可以将expand_frame_repr设置为False:

显示。Expand_frame_repr:布尔值 是否打印宽DataFrame的完整DataFrame repr 跨多行，max_columns仍然得到尊重，但是输出 如果它的宽度超过了，会在多个“页面”上环绕吗 display.width。 (默认值:真实)

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

要了解更多细节，请阅读如何漂亮地打印熊猫数据框架和系列

当然，如果这个经常出现，就做一个这样的函数。您甚至可以将其配置为在每次启动IPython时加载:https://ipython.org/ipython-doc/1/config/overview.html

def print_full(x):
    pd.set_option('display.max_rows', len(x))
    print(x)
    pd.reset_option('display.max_rows')

至于颜色，过于复杂的颜色对我来说听起来适得其反，但我同意像bootstrap的.table条纹之类的东西会很好。您总是可以创建一个问题来建议这个功能。

试试这个

pd.set_option('display.height',1000)
pd.set_option('display.max_rows',500)
pd.set_option('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)

脚本

没有人提出过这种简单的纯文本解决方案:

from pprint import pprint

pprint(s.to_dict())

产生如下结果:

{'% Diabetes': 0.06365372374283895,
 '% Obesity': 0.06365372374283895,
 '% Bachelors': 0.0,
 '% Poverty': 0.09548058561425843,
 '% Driving Deaths': 1.1775938892425206,
 '% Excessive Drinking': 0.06365372374283895}

Jupyter記本嗎

此外，当使用Jupyter笔记本时，这是一个很好的解决方案。

注意:pd.Series()没有.to_html()，所以必须转换为pd.DataFrame()

from IPython.display import display, HTML

display(HTML(s.to_frame().to_html()))

产生如下结果:

您可以使用下面的方法来实现这一点。只需要传递总no。在DataFrame中显示为arg to的列

“display.max_columns”

例如:

df= DataFrame(..)
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', df.shape[1]):
    print(df)